Strona główna » Nauki ścisłe, medycyna i przyroda » Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Cena promocyjna

Promocja!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Cena promocyjna

Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Cena promocyjna

Pierwotna cena wynosiła: 78,32 zł.Aktualna cena wynosi: 39,16 zł.

Darmowa dostawa przy zamówieniach powyżej 155,00 zł

  • Szybka wysyłka zamówienia oraz możliwość darmowej dostawy.
  • 30 dni na zwrot i zwrot pieniędzy.
  • Opakowanie staranne i ekologiczne.
Bezpieczna płatność
Obsługiwane metody płatności
SKU: SK0585010-PL20260613-111959 Kategoria:

Opis

Są książki, które czyta się jednym tchem. Ta jest jedną z nich.
Przygotuj się na historię, której nie zapomnisz.
Książka, która poruszy Twoje serce i umysł.
Czasem książka trafia do rąk w idealnym momencie. Może to jest ten moment?

W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się.

_x005F_x000D__x005F_x000D_

Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego.

_x005F_x000D__x005F_x000D_

Poznaj receptury dotyczące:

_x005F_x000D__x005F_x000D_

    _x005F_x000D_

  • pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych

    • _x005F_x000D_

  • redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu

    • _x005F_x000D_

  • regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów

    • _x005F_x000D_

  • maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji

    • _x005F_x000D_

  • udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków

    • _x005F_x000D_

_x005F_x000D__x005F_x000D_

_x005F_x000D_

Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja!

_x005F_x000D__x005F_x000D_

Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo

_x005F_x000D_

_x005F_x000D_

„Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II”, Kyle Gallatin, Chris Albon – jak czytać ebook?

Ebooka „Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II”, tak jak pozostałe książki w formacie elektronicznym przeczytacie w aplikacji mobilnej Woblinkna Android lub iOSlub na innym urządzeniu obsługującym format epub lub mobi – czytnik ebooków (Pocketbook, Kindle, inkBook itd.), tablet, komputer etc. Czytaj tak, jak lubisz!

Zanim zdecydujesz się na zakup, możesz również przeczytać u nas darmowy fragment ebooka. A jeśli wolisz słuchać, sprawdź, czy książka jest dostępna w Woblink także jako audiobook (mp3).

Podobne produkty